陸 華，袁 敏，王立彪，杜志平

(北京物資學(xué)院 物流學(xué)院，北京 101149)

一、引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)、5G、大數(shù)據(jù)等高新技術(shù)的深度應(yīng)用，我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展迅猛，快遞物流需求量呈現(xiàn)連年高速且穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，快遞配送服務(wù)成為保障城市高品質(zhì)生產(chǎn)生活的重要基礎(chǔ)支撐。2019年全年，全國(guó)快遞業(yè)務(wù)量累計(jì)完成635.2億件，超過(guò)美、日、歐等發(fā)達(dá)國(guó)家業(yè)務(wù)量總和，占全球包裹總量50%以上，連續(xù)6年穩(wěn)居世界第一?？爝f業(yè)務(wù)收入累計(jì)完成7497.8億元，同比增長(zhǎng)25.3%、24.2%[1]。不斷涌現(xiàn)的高增長(zhǎng)消費(fèi)需求，給快遞末端配送帶來(lái)了巨大的壓力。消費(fèi)需求碎片化及快遞企業(yè)各自為政等特點(diǎn)加劇了末端配送網(wǎng)點(diǎn)配置不均衡、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效益低、重復(fù)配送及配送車輛龐雜等現(xiàn)象，產(chǎn)生配送資源利用率低，影響交通和居民出行等快遞末端配送發(fā)展“小散亂”的痛點(diǎn)和難題[2]。

在傳統(tǒng)快遞企業(yè)各自配送模式中，區(qū)域配送需求時(shí)空、數(shù)量規(guī)模分布不均衡等因素[3]，導(dǎo)致末端配送系統(tǒng)缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃。一方面，由于快遞末端需求點(diǎn)隨機(jī)分布，客戶配送要求各異，導(dǎo)致快遞配送批量小，配送頻率高，加大快遞配送成本[4]。另一方面，快遞企業(yè)眾多且各自為政，致使快遞末端服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)在城市區(qū)域的布局接近，快遞員的配送路徑也基本相同，造成末端網(wǎng)點(diǎn)重復(fù)建設(shè)、分散利用。在配送任務(wù)飽和時(shí)，出現(xiàn)配送供給小于配送需求、運(yùn)力不足的現(xiàn)象，帶來(lái)配送效率低下問(wèn)題；在配送任務(wù)不飽和時(shí)，出現(xiàn)服務(wù)設(shè)施空置情況，帶來(lái)較為嚴(yán)重的資源浪費(fèi)、快遞配送資源配置不合理和配送效率低下等現(xiàn)象[5-7]。

在此背景下，眾多學(xué)者在末端配送路徑優(yōu)化問(wèn)題上，綜合考慮收派混合、動(dòng)態(tài)性、時(shí)間窗、容量約束以及交通行駛限制政策等因素，通過(guò)構(gòu)建和改進(jìn)相關(guān)智能算法來(lái)進(jìn)一步優(yōu)化末端配送路徑[8-11]，以提高配送的效率和服務(wù)質(zhì)量。近些年，隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，政府及物流企業(yè)認(rèn)為創(chuàng)新轉(zhuǎn)變城市傳統(tǒng)末端配送模式，是解決城市末端配送相關(guān)難題的重要方向和手段，并且構(gòu)建電子商務(wù)與快遞物流協(xié)同配送模式，能夠有效解決城市配送“最后一公里”難題[12-14]，此外，針對(duì)配送區(qū)域需求規(guī)模小、配送時(shí)效差、配送成本過(guò)高、客戶滿意度低等問(wèn)題，認(rèn)為共同配送模式能夠有效解決物流企業(yè)在該領(lǐng)域的難題。目前，共同配送模式研究主要集中在配送效率影響因素、企業(yè)聯(lián)盟成本、利益分?jǐn)偟冉?jīng)濟(jì)效益問(wèn)題[15-18]。但學(xué)者針對(duì)快遞末端配送環(huán)節(jié)服務(wù)區(qū)域重疊導(dǎo)致的重復(fù)性、聚集性配送、配送車輛出行劇增，對(duì)加劇城市交通擁堵、增加能源消耗及環(huán)境污染等社會(huì)效益問(wèn)題少有涉及。

基于以上分析，本文借鑒系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論與方法[19-20]，從基于城市快遞末端配送行業(yè)的復(fù)雜性、開(kāi)放性的系統(tǒng)角度出發(fā)，以北京市通州區(qū)為例構(gòu)建快遞末端配送的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，仿真測(cè)算共同配送模式與各自配送模式在配送成本、緩解城市交通擁堵、節(jié)能減排方面的效益變化，進(jìn)而為政府制定政策和規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐和決策參考。

二、快遞末端配送系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模

(一)快遞末端配送運(yùn)作模式分析

城市快遞配送網(wǎng)絡(luò)一般由三級(jí)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成：一級(jí)節(jié)點(diǎn)即快遞分撥中心，負(fù)責(zé)城市間的快遞集散和轉(zhuǎn)運(yùn)；二級(jí)節(jié)點(diǎn)即快遞末端配送網(wǎng)點(diǎn)，負(fù)責(zé)城市若干個(gè)劃分區(qū)域內(nèi)的快遞配送及攬件業(yè)務(wù)；三級(jí)節(jié)點(diǎn)即快遞寄存點(diǎn)或者是最終收件人，一般寄存點(diǎn)主要涉及社區(qū)便利店、快遞柜等便民服務(wù)點(diǎn)，主要有自提和直送兩種方式。

目前，通州區(qū)各快遞企業(yè)獨(dú)立派送的末端配送模式，造成末端配送網(wǎng)點(diǎn)布局重復(fù)、配送效率低及資源浪費(fèi)。由于通州區(qū)常住人口規(guī)模的不斷增加，消費(fèi)需求尤其是電商快遞需求快速增加，這對(duì)通州區(qū)快遞末端配送提出了更高的要求，但通州區(qū)目前快遞末端配送模式難以滿足電商快遞快速增加的需求，與城市的發(fā)展戰(zhàn)略要求不相匹配。根據(jù)通州區(qū)政府發(fā)布的《通州區(qū)物流體系研究》及相關(guān)規(guī)劃文件可知，未來(lái)通州快遞末端配送模式，主要通過(guò)整合眾多快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點(diǎn)，以行政街道為單位，均衡布局快遞末端共同配送網(wǎng)點(diǎn)，統(tǒng)一規(guī)劃網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)區(qū)域及配送路徑。

(二)模型的選擇

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)是基于因果關(guān)系從系統(tǒng)內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)入手建立模型，同時(shí)借助計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)來(lái)分析研究系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能與動(dòng)態(tài)行為的內(nèi)在演變關(guān)系，從而找出解決問(wèn)題的對(duì)策。本文討論的快遞末端共同配送模式對(duì)快遞派送車輛出行總量、城市貨運(yùn)交通擁擠度、配送成本、碳排放和二氧化碳排放量影響具有非線性特征，結(jié)果具有不可預(yù)測(cè)性，受時(shí)間長(zhǎng)短的影響。應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法可以有效的測(cè)算快遞末端共同配送模式與各自配送模式帶來(lái)的效益變化數(shù)據(jù)。基于以上分析，本文將構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型來(lái)進(jìn)行仿真測(cè)算。

(三)系統(tǒng)邊界確立

對(duì)快遞需求量的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)是支撐末端共同配送模型效益測(cè)算的首要工作。從社會(huì)經(jīng)濟(jì)角度分析，合理地考慮未來(lái)城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及人口發(fā)展趨勢(shì)對(duì)快遞需求量的影響，為實(shí)現(xiàn)通州區(qū)快遞末端共同配送仿真測(cè)算具有重要意義[3]。

作為第三產(chǎn)業(yè)的一部分，未來(lái)快遞末端配送行業(yè)將以降本增效和提高用戶體驗(yàn)為核心目標(biāo)。從資源節(jié)約、綠色發(fā)展、交通避害和公共服務(wù)等社會(huì)系統(tǒng)間反饋機(jī)制角度分析城市快遞共同配送的演進(jìn)動(dòng)力，構(gòu)建城市快遞配送系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型，仿真測(cè)算末端配送系統(tǒng)中各自配送模式和共同配送模式產(chǎn)生的效益數(shù)據(jù)，來(lái)證明發(fā)展成熟的末端共同配送模式對(duì)城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的正面推動(dòng)作用，為政府推動(dòng)末端配送服務(wù)高質(zhì)量發(fā)展、推動(dòng)政企間深度合作和踐行科技化發(fā)展道路，制定科學(xué)的決策提供數(shù)據(jù)參考。

綜上所述，快遞末端配送系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中除設(shè)置各自配送和共同配送兩種不同模式對(duì)比外，主要考慮配送供給、快遞需求、城市貨運(yùn)交通、能源環(huán)境四個(gè)方面的影響因素。

1.配送供給方面，物流基礎(chǔ)設(shè)施投資、配送設(shè)施(主要包括配送車輛)、物流費(fèi)用、快遞配送相關(guān)政策都會(huì)對(duì)快遞配送供給能力產(chǎn)生不同程度的影響。

2.快遞需求方面，主要根據(jù)城市GDP、城市人口總量、人均快遞需求量來(lái)反映城市消費(fèi)水平、快遞需求情況。

3.城市貨運(yùn)交通方面，配送車輛的調(diào)度直接影響城市貨運(yùn)交通擁擠程度、車輛占道面積、高峰車流量等交通環(huán)境。

4.能源環(huán)境，主要是根據(jù)配送車輛出行工作情況產(chǎn)生的電力消耗、上游生產(chǎn)性電力CO2排放量來(lái)反映環(huán)境承載力情況

根據(jù)研究目的分析，剔除與末端配送系統(tǒng)關(guān)聯(lián)較小的因素，最終明確快遞末端配送系統(tǒng)范圍見(jiàn)表1。

表1 快遞末端配送系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型要素

(四)因果關(guān)系分析

城市快遞末端配送發(fā)展是涉及城市社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境發(fā)展的復(fù)雜的開(kāi)放式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)關(guān)系，其系統(tǒng)內(nèi)涉及因素關(guān)聯(lián)性密切。經(jīng)過(guò)對(duì)城市快遞末端配送系統(tǒng)邊界的確定，本章系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型主要考慮配送供給、快遞需求、貨運(yùn)交通、能源環(huán)境四個(gè)方面的影響因素，得出系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間的因果關(guān)系，如圖1所示。

圖1 城市貨運(yùn)交通系統(tǒng)因果關(guān)系圖

主要因果反饋回路如下：

1.城市GDP→快遞需求總量→快遞業(yè)務(wù)收入→物流業(yè)增加值→城市GDP(正反饋)。

2.城市GDP→人均快遞需求量→快遞需求總量→配送車輛出行量→電力能源消耗→運(yùn)輸費(fèi)用→配送成本→城市GDP(負(fù)反饋)。

此因果關(guān)系圖揭示：(1)隨著經(jīng)濟(jì)水平不斷發(fā)展和城市居民的消費(fèi)升級(jí)，快遞需求總量和快遞業(yè)務(wù)收入不斷提高，進(jìn)而帶動(dòng)物流業(yè)增加值增加，最終表現(xiàn)為城市GDP的上升，產(chǎn)生正面影響。(2)城市快遞需求量及配套服務(wù)的快遞配送車輛出行的增加，導(dǎo)致電力能源消耗、運(yùn)輸費(fèi)用和配送成本的增加，最終消耗城市GDP，產(chǎn)生負(fù)面影響。

(五)系統(tǒng)模型的建立

本節(jié)在快遞末端配送系統(tǒng)邊界確定的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步整理系統(tǒng)要素之間的因果關(guān)系，結(jié)合通州區(qū)實(shí)際快遞末端配送情況，構(gòu)建關(guān)聯(lián)城市經(jīng)濟(jì)、交通環(huán)境、配送資源、快遞需求、能源環(huán)境等要素的快遞末端配送系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，使之更完整有效地描述系統(tǒng)要素間的關(guān)系，如圖2所示。

圖2 快遞末端配送系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

(六)模型參數(shù)及表達(dá)式說(shuō)明

經(jīng)過(guò)系統(tǒng)因果關(guān)系分析和建立系統(tǒng)存量流圖后，通過(guò)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的處理、分析，構(gòu)建模型參數(shù)數(shù)學(xué)表達(dá)式，對(duì)系統(tǒng)流圖中的模型參數(shù)輸入初始值、函數(shù)和表函數(shù)，見(jiàn)表2、表3。

表2 快遞末端配送系統(tǒng)參數(shù)描述表

表3 快遞末端配送的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型部分方程表

(七)模型參數(shù)設(shè)置

在模型仿真運(yùn)行之前，首先對(duì)模型中常數(shù)、狀態(tài)變量初始值和表函數(shù)進(jìn)行賦值。據(jù)《北京市通州區(qū)2019年統(tǒng)計(jì)年鑒》、《北京市2019年交通發(fā)展報(bào)告》、北京市通州區(qū)郵政管理局等政府網(wǎng)站、政策文件、企業(yè)調(diào)研等相關(guān)信息，對(duì)模型中主要參數(shù)作詳細(xì)說(shuō)明，模型其他參數(shù)及初始值，見(jiàn)表4。

表4 模型部分參數(shù)及初始值

1.GDP增長(zhǎng)率：6%-7%

在全球新冠疫情的蔓延、反彈和后期恢復(fù)情況不明朗以及國(guó)際貿(mào)易環(huán)境動(dòng)蕩的雙重因素?cái)D壓下，北京作為中國(guó)首都，依托經(jīng)濟(jì)體系調(diào)整戰(zhàn)略背景，背靠國(guó)內(nèi)消費(fèi)大市場(chǎng)和京津冀超級(jí)規(guī)模城市經(jīng)濟(jì)群，未來(lái)北京市國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模將此消彼長(zhǎng)。通州區(qū)定位北京城市副中心，是搭建京津冀協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵橋梁，未來(lái)5年，其經(jīng)濟(jì)水平增長(zhǎng)速度較前5年有所放緩，但整體趨勢(shì)較好，預(yù)計(jì)保持在6-7%左右的中高偏下速度增長(zhǎng)。

2.人口增長(zhǎng)率：0.03%

通州區(qū)城市常住人口總量增長(zhǎng)速度放緩，人口規(guī)模發(fā)展受政策影響。根據(jù)新版北京城市總體規(guī)劃提出：①?gòu)?qiáng)調(diào)加強(qiáng)推進(jìn)北京非首都功能疏解和“高精尖”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整重點(diǎn)任務(wù)，未來(lái)勞動(dòng)密集型傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)人員總量將有所減少。②以資源環(huán)境為硬約束，實(shí)施常住人口規(guī)?？刂?，到2020年2 300萬(wàn)人以內(nèi)，2020年之后，長(zhǎng)期穩(wěn)定控制在2 300萬(wàn)人左右。通州作為北京城市副中心，重點(diǎn)承擔(dān)非首都功能疏解任務(wù)，將成為容納新增外來(lái)人口的重點(diǎn)區(qū)域之一。同時(shí)，受政府人口調(diào)整管理和退租房補(bǔ)償政策影響，通州區(qū)將承接部分中心城區(qū)的本地戶籍人口轉(zhuǎn)移。預(yù)計(jì)未來(lái)5年，通州區(qū)常住人口年均增長(zhǎng)率保持在0.03%左右。

3.車輛最大容積量及其平均體積滿載率

(1)車輛最大容積量，快遞三輪車裝載容積為1.1立方米，按照快件通用的包裝箱外形尺寸規(guī)定，常見(jiàn)的快遞包裹紙箱尺寸(cm)為35×19×23和29×17×19兩種類型混裝，可確定每輛快遞三輪車的最大容積量為88件；新能源物流車裝載容積為4立方米，按照相同的快件包裝箱外形尺寸，可確定其最大容積量為320件。

(2)車輛平均體積滿載率，根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)確定各自配送模式中，快遞三輪車輛的平均體積滿載率為70%；共同配送模式中，假設(shè)新能源物流車輛的平均體積滿載率為90%-100%。

4.百公里綜合耗電量

(1)快遞三輪車百公里綜合耗電量，根據(jù)《快遞專用電動(dòng)三輪車技術(shù)要求》對(duì)電池容量及續(xù)航里程的要求，以48 V60Ah鋰電池(續(xù)駛里程60 km)為例，其百公里耗電量為2 880 Wh，故百公里耗電量為4.8千瓦時(shí)。

(2)新能源電動(dòng)車百公里耗電量，按照其電池功率容量8千瓦時(shí)，續(xù)航能力80公里計(jì)算，其百公里耗電量為10千瓦時(shí)。

5.耗電費(fèi)用占比

根據(jù)對(duì)通州區(qū)快遞企業(yè)及電商平臺(tái)末端實(shí)際配送成本的調(diào)查數(shù)據(jù)分析，顯示其每單的快遞配送成本最低為6元。以第三部分對(duì)通州地區(qū)各自配送的快遞模式仿真結(jié)果中快遞三輪車容積量61件來(lái)計(jì)算，每車次的配送成本為360元。按照每次配送行駛里程4 km計(jì)算，其耗電費(fèi)用占配送成本的0.053%。

三、模型仿真和實(shí)證分析

本文采用Vensim軟件對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行仿真運(yùn)行，數(shù)據(jù)來(lái)源于北京市通州區(qū)政府統(tǒng)計(jì)信息及快遞企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)。本部分利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真功能分析快遞末端配送模式的改變對(duì)通州區(qū)城市貨運(yùn)交通、能源環(huán)境及配送成本的影響，即城市快遞末端共同配送模式對(duì)城市經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益的影響。

(一)模型檢驗(yàn)

為保證模型的仿真模擬符合現(xiàn)實(shí)情況，需要對(duì)模型進(jìn)行誤差檢驗(yàn)，確保模擬數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差值在一定范圍內(nèi)。以2013年至2018年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)通州區(qū)城市快遞末端配送運(yùn)行情況進(jìn)行仿真模擬，選取2019年部分變量進(jìn)行誤差檢驗(yàn)，見(jiàn)表5、表6。對(duì)比模型仿真模擬結(jié)果可知，選取的各項(xiàng)變量模擬預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差最高值0.73%，說(shuō)明該模型描述的行為和系統(tǒng)實(shí)際狀態(tài)基本相符，模型真實(shí)有效。

表5 城市GDP和城市人口總量誤差對(duì)比結(jié)果

表6 快遞需求量和城市道路長(zhǎng)度誤差對(duì)比結(jié)果

(二)模型仿真運(yùn)行

1.快遞需求與城市經(jīng)濟(jì)、人口發(fā)展趨勢(shì)仿真預(yù)測(cè)分析見(jiàn)表7。

以2019年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，分析表7的仿真結(jié)果可知：(1)城市GDP方面，截至2019年，通州區(qū)城市GDP達(dá)1059.20億元；未來(lái)5年，通州區(qū)的城市經(jīng)濟(jì)水平以6-7%的增長(zhǎng)速度發(fā)展，預(yù)計(jì)2025年，GDP達(dá)1700億元左右。(2)人口總量方面，截至2019年，通州區(qū)常住人口為167.5萬(wàn)人；未來(lái)5年人口規(guī)模發(fā)展主要受政策引導(dǎo)，通州區(qū)常住人口總量增長(zhǎng)速度放緩，預(yù)計(jì)2025年，其常住人口規(guī)模預(yù)計(jì)在180萬(wàn)人左右。(3)快遞需求量方面，截至2019年，通州區(qū)快遞業(yè)務(wù)量達(dá)1.78億件；新冠疫情短期內(nèi)沖擊快遞需求量，但“宅家”模式迅速提高網(wǎng)購(gòu)滲透率，快遞業(yè)務(wù)總量持續(xù)上漲，需求水平穩(wěn)中上升，我國(guó)快遞行業(yè)整體高增長(zhǎng)、高需求的發(fā)展趨勢(shì)沒(méi)有改變，預(yù)計(jì)到2025年，快遞業(yè)務(wù)量達(dá)2億件左右，年均增長(zhǎng)速度在3%左右。

表7 快遞物流與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)

2.實(shí)施共同配送模式效益分析

對(duì)快遞末端配送不同模式的效益研究，主要在于觀察快遞企業(yè)實(shí)施各自配送較共同配送模式下，對(duì)城市貨運(yùn)交通(車輛出行總量、車輛占路面積、道路擁擠程度)、配送成本、能源消耗、二氧化碳排放的影響。即依據(jù)改變配送模式前后，不同的配送車輛滿載率、平均運(yùn)距參數(shù)的變化對(duì)其系統(tǒng)效益影響，并以2025年數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對(duì)比各自配送與共同配送模式中相關(guān)變量變化。

根據(jù)北京市通州區(qū)各家快遞企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)可得，各自配送模式中快遞三輪車的滿載率平均在70%左右。通州區(qū)政府在末端公共配送規(guī)劃方案中，提出使用車輛容量更大的新能源物流車后，期望滿載率達(dá)到90%的目標(biāo)。因此，結(jié)合第二章第七部分中對(duì)車輛參數(shù)的設(shè)置，整理各自配送和共同配送模式中不同類型的車輛數(shù)據(jù)，見(jiàn)表8。

表8 配送模式轉(zhuǎn)變前后快遞配送車輛數(shù)據(jù)

實(shí)施共同配送模式后，考慮不同的需求點(diǎn)分布密度及需求水平，通過(guò)組合不同車輛體積滿載率和平均運(yùn)距數(shù)據(jù)，仿真分析不同方案的城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的變化，組合方案見(jiàn)表9。其不同方案的情景模擬，更切合在城市規(guī)劃中，針對(duì)不同需求規(guī)模，不同空間分布密度的區(qū)域內(nèi)采取不同的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施共同配送方案的要求。

表9 共同配送模式中不同車輛調(diào)度方式的參數(shù)設(shè)置

(1)車輛出行總量對(duì)比分析

實(shí)施共同配送后，由于單批次配送量增加，快遞電動(dòng)三輪車受最大容積限制，被新能源物流車替代。在快遞需求規(guī)模一定的情況下，車輛出行總量主要受車輛體積滿載率影響。依據(jù)配送路徑優(yōu)化仿真結(jié)果，因車輛類型的變化，假設(shè)共同配送模式中的車輛體積滿載率由70%上調(diào)至80%、90%、100%，觀察車輛出行總量變化如圖3所示。

圖3 配送模式轉(zhuǎn)變前后滿載率提高對(duì)車輛出行總量的影響

根據(jù)圖3仿真結(jié)果可知，共同配送模式能夠通過(guò)提高車輛滿載率來(lái)大規(guī)模減少快遞配送車輛出行總量。預(yù)計(jì)到2025年，各自配送模式中快遞三輪年出行總量337.91萬(wàn)輛，共同配送模式下方案1、3、5的新能源物流車日均車輛出行總量將下降75.94%-80.75%。此外，車輛出行總量減少量的邊際效應(yīng)呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，即在共同配送模式中不應(yīng)過(guò)度追求單一指標(biāo)車輛體積滿載率的提高，應(yīng)關(guān)注末端配送整體系統(tǒng)的最大效益中相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

(2)貨運(yùn)交通道路擁擠程度

城市貨運(yùn)交通擁擠體現(xiàn)在快遞末端配送系統(tǒng)中，主要關(guān)注的就是快遞配送車輛的出行總量，在各自配送模式中，由于車輛滿載率水平較低，且隨著快遞需求量的增加呈現(xiàn)正相關(guān)變化，加劇道路擁擠程度。因此，實(shí)施共同配送模式旨在提高滿載率降低車輛的出行，故將車均占道面積參數(shù)由3平方米上調(diào)至8平方米。由于車輛出行總量的下降，直接影響日均車輛占道路總面積的大幅下降，觀察貨運(yùn)交通道路擁擠程度變化，如圖4所示。

圖4 配送模式轉(zhuǎn)變前后滿載率提高對(duì)道路擁擠程度的影響

根據(jù)圖4仿真結(jié)果得到：到2025年，預(yù)計(jì)各自配送模式中快遞電動(dòng)三輪車產(chǎn)生的擁堵系數(shù)為1.74，共同配送模式下方案1、3、5的新能源物流車產(chǎn)生的擁堵系數(shù)分別為1.12、0.99、0.89。因此，快遞共同配送模式較各自配送對(duì)緩解城市貨運(yùn)道路擁擠具有一定的貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)率達(dá)35.63%-48.85%。

(3)配送成本

實(shí)施共同配送模式后，由于配送車輛路徑發(fā)生變化，提高車輛體積滿載率的同時(shí)增加配送車輛的行駛里程即配送的平均運(yùn)距。車輛滿載率和平均運(yùn)距的調(diào)整對(duì)快遞配送成本的影響如圖5所示。

圖5 配送模式轉(zhuǎn)變前后配送成本變化

根據(jù)圖5仿真結(jié)果得到：到2025年，各自配送模式中快遞配送成本達(dá)12.24億元，除共同配送方案2外，共同配送方案配送成本均低于各自配送模式，降低百分比分別為24.75%、33.16%、10.87%、39.87%和19.78%。由此可見(jiàn)，滿載率的提高較平均運(yùn)距增加更能反映配送成本的變化，通過(guò)提高車輛滿載率，能夠大規(guī)模降低車輛出行，同時(shí)增加快遞配送員單批次配送件數(shù)，進(jìn)而降低快遞單件配送成本。但方案2的結(jié)果說(shuō)明，在滿載率80%，平均運(yùn)距8km的情況下，共同配送模式效益反而小于各自配送模式。因此，要綜合考慮滿載率及運(yùn)距組合的疊加成本，否則，將出現(xiàn)增加運(yùn)距上升的成本大于提高滿載率降低的成本這一現(xiàn)象。

(4)能源消耗量

北京市通州區(qū)現(xiàn)有的快遞配送車輛95%以上為電動(dòng)三輪車，燃油車只在快遞需求急劇突增的情況下選擇出行，且上路時(shí)間受限，如“雙十一”購(gòu)物節(jié)期間，故忽略不計(jì)燃油車出行產(chǎn)生的能源消耗。電動(dòng)車輛的能源消耗主要是電力消耗產(chǎn)生的上游生產(chǎn)性煤炭能源消耗，實(shí)施共同配送模式后，車輛出行總量的下降和平均運(yùn)距的縮短對(duì)快遞配送能源消耗產(chǎn)生重要影響，如圖6所示。

圖6 配送模式轉(zhuǎn)變前后能源消耗量變化

根據(jù)圖6仿真結(jié)果得到：在滿載率提高10%的前提下，運(yùn)距增加1.5倍是能源消耗量水平的最低區(qū)間。預(yù)計(jì)到2025年，各自配送模式中快遞配送產(chǎn)生的能源消耗在259.52噸標(biāo)準(zhǔn)煤，除方案2外，共同配送模式方案中能源消耗均有所降低，使得能源消耗量下降10.88%-39.85%。

(5)二氧化碳排放量

實(shí)施共同配送模式后，涉及配送車輛、平均運(yùn)距的調(diào)整對(duì)二氧化碳排放量的影響如圖7所示。

圖7 配送模式轉(zhuǎn)變前后二氧化碳排放量變化

根據(jù)圖7仿真結(jié)果得到：在滿載率提高10%的前提下，運(yùn)距增加1.33倍以內(nèi)是滿載率和運(yùn)距降低碳排放的最佳組合區(qū)間。預(yù)計(jì)到2025年，各自配送模式中快遞配送中產(chǎn)生的二氧化碳排放量506.05噸，除方案2外，共同配送模式中的其它方案的二氧化碳排放量均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，能夠減少10.88%-39.84%的二氧化碳排放量。

四、結(jié)論與啟示

本文以城市快遞配送模式為研究對(duì)象，基于快遞企業(yè)各自配送模式向共同配送模式轉(zhuǎn)變角度，應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論和方法，建立快遞末端配送仿真模型研究共同配送對(duì)降低配送成本、緩解城市交通擁堵、節(jié)能減排的經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益，并以北京市通州區(qū)為例進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果顯示，共同配送模式下通過(guò)調(diào)整配送車輛滿載率及運(yùn)輸距離，能夠使配送車輛出行總量下降76%-81%，但車輛出行總量減少量的邊際效益呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)；城市貨運(yùn)道路擁擠度下降36%-49%；降低配送成本11%-40%；能源消耗、二氧化碳排放量減少11%-40%。

因此，共同配送模式對(duì)提高快遞末端配送效率具有積極作用，但共同配送模式下不應(yīng)過(guò)度追求高滿載率而忽略運(yùn)距增加帶來(lái)的成本，更應(yīng)關(guān)注末端配送系統(tǒng)的整體最大效益指標(biāo)和數(shù)據(jù)。在未來(lái)城市末端配送網(wǎng)點(diǎn)布局規(guī)劃中，應(yīng)針對(duì)不同片區(qū)需求量、分布密度情況，做好統(tǒng)計(jì)分析，避免出現(xiàn)共同配送模式“增本降效”的負(fù)面效應(yīng)。此外，政府要加大對(duì)現(xiàn)有末端配送設(shè)施的改造力度，改造一批，淘汰一批；在城區(qū)規(guī)劃時(shí)，統(tǒng)一規(guī)劃土地，建立物流園區(qū)及末端配送網(wǎng)點(diǎn)，完善城市共同配送的節(jié)點(diǎn)規(guī)劃布局。